Emoncms 开源项目教程
1. 项目介绍
Emoncms 是一个强大的开源 Web 应用程序,用于处理、记录和可视化能源、温度和其他环境数据。它是 OpenEnergyMonitor 项目的一部分,旨在开发开源的能源监测工具,帮助我们理解和管理能源使用。
Emoncms 支持多种数据源,包括传感器、智能电表等,能够实时处理和存储数据,并通过图表和仪表盘进行可视化展示。它适用于家庭、企业和研究机构,帮助用户更好地理解和优化能源使用。
2. 项目快速启动
2.1 环境准备
在开始之前,确保你的系统满足以下要求:
- PHP (测试版本 8.1.12)
- MySQL 或 MariaDB (测试版本 10.5.15)
- Apache (测试版本 2.4.54)
- Redis (测试版本 6.0.16)
2.2 安装步骤
-
克隆项目
打开终端,运行以下命令克隆 Emoncms 项目:
git clone https://github.com/emoncms/emoncms.git cd emoncms -
配置数据库
创建一个新的数据库,并配置数据库连接信息。编辑
default-settings.ini文件,设置数据库连接参数:[database] host = "localhost" database = "emoncms" username = "your_username" password = "your_password" -
安装依赖
运行以下命令安装 PHP 依赖:
composer install -
启动服务
配置 Apache 或 Nginx 服务器,将根目录指向 Emoncms 的
public目录。启动服务器后,访问http://localhost/emoncms即可进入 Emoncms 管理界面。
2.3 初始化设置
首次访问 Emoncms 时,系统会引导你完成初始化设置,包括创建管理员账户、配置数据源等。
3. 应用案例和最佳实践
3.1 家庭能源监测
Emoncms 可以用于家庭能源监测,帮助用户实时了解家庭能源消耗情况。通过连接智能电表和传感器,用户可以查看用电量、温度等数据,并通过仪表盘进行可视化分析。
3.2 企业能源管理
在企业环境中,Emoncms 可以集成多个数据源,包括生产设备、办公楼宇等,帮助企业全面监控能源使用情况,优化能源管理策略,降低运营成本。
3.3 研究与教育
Emoncms 也被广泛应用于能源研究与教育领域。研究人员可以通过 Emoncms 收集和分析大量数据,进行能源模型构建和优化研究。教育机构可以利用 Emoncms 进行能源管理课程的教学和实验。
4. 典型生态项目
4.1 OpenEnergyMonitor
OpenEnergyMonitor 是一个开源项目,旨在开发和推广开源的能源监测工具。Emoncms 是 OpenEnergyMonitor 的核心组件之一,提供了数据处理和可视化功能。
4.2 EmonPi
EmonPi 是一个基于 Raspberry Pi 的能源监测系统,集成了 Emoncms 和多个传感器,适用于家庭和小型企业。用户可以通过 EmonPi 实时监测能源使用情况,并通过 Emoncms 进行数据分析和可视化。
4.3 Emoncms Docker
Emoncms Docker 是一个基于 Docker 的 Emoncms 部署方案,简化了 Emoncms 的安装和配置过程。用户可以通过 Docker 快速启动 Emoncms,并进行定制化配置。
通过以上模块的介绍,你可以快速了解 Emoncms 的功能和应用场景,并开始使用这一强大的开源工具进行能源监测和管理。
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00